[請益] Data Analyst跟Data Scientist差很多嗎？

william091608/30 23:17有時候title看看就好 還是要了解實際工作內容

longlyeagle08/30 23:21唬人的啦

jigfopsda08/30 23:21看JD

longlyeagle08/30 23:24好DA重點是Domain Knowledge 説DA下一步是DS是不尊重

longlyeagle08/30 23:24專業

libitum08/30 23:25你該看看你自己的resume寫什麼再分別去比較兩職缺的JD啊

libitum08/30 23:25recruiter當然會幫你推 他認為你比較適合的 這跟你標題無

libitum08/30 23:25關

libitum08/30 23:26有公司DA做得像DS DS卻像DA title根本沒那麼重要 技能組

libitum08/30 23:27才是你該考量的

libitum08/30 23:28看到你要找DS 卻把DS描述成這樣... DS也有很實務端的啊

libitum08/30 23:29想要做理論的DS輪不到你 除非你有PHD先 TW也沒那麼多缺

hsuchengmath08/30 23:39那machine learning engineer 跟data scientist 還

hsuchengmath08/30 23:39有 research engineer 還有 algorithm engineer差在

hsuchengmath08/30 23:39哪啊

libitum08/30 23:48那就問你有沒experience of experimental design?

libitum08/30 23:48如果沒有 又沒domain know-how 他怎可能會幫你推DS

libitum08/30 23:50你應該要確認這個DS role 是不是experienced role

Findagreen08/30 23:54謝謝l大！ 我再問看看

Findagreen08/30 23:55阿我誤會了 那的確DA才是對的

viper970908/31 00:06推一樓

NTUTM0408/31 00:08粗略分大概是這樣https://i.imgur.com/kfkxaTO.jpg

NTUTM0408/31 00:08不過在台灣DA跟DS的界線並沒有那麼清楚，很多公司都是混

NTUTM0408/31 00:08合的，而DE通常會是後端在擔任這部分的職能

samhsu08/31 00:31因為很多公司的主管自己也分不清楚DA, DS, DE, MLE 這些

samhsu08/31 00:31職位的差異或怎麼互相合作或公司目前的階段需要哪個角色，

samhsu08/31 00:31所以就看哪個名字潮就徵哪個，建議面試時問清楚資料團隊

samhsu08/31 00:31的分工，主管講不清楚就別進去浪費生命了，8成是去當報表

samhsu08/31 00:31工程師

kokolotl08/31 00:31國外很多資料科學家做的事情跟數據分析沒兩樣

SYSQP08/31 01:12PHD嗎？不是PHD走這條路當砲灰居多

Bujo08/31 08:44遇過自稱資料科學家的同事，整天演算法，不碰資料，遇到清資

Bujo08/31 08:44料就推，模型不准怪後端

CRPKT08/31 09:55以正常職稱來考慮，你不會 ML 就和 DS 無關了

AgileSeptor08/31 12:07推一到十二樓，總之就是看 JD

WWIII08/31 17:27Analyst 不需要會程式語言啊

longlyeagle08/31 17:50SQL被正式認定是一種程式語言了

longlyeagle08/31 17:51 ^^^^ 其實也沒多正式 就是幾個程式語言評比決議

drajan08/31 17:598年前在Soft_Job上幾乎沒有人在討論DS 現在大家都知道了

drajan08/31 17:59頗有趣

ap95421208/31 21:08Title看看就好

chocopie08/31 23:23在台灣甚麼都會變成全包

chocopie08/31 23:24很多公司自己也搞不清楚

germun08/31 23:25在台灣DS/DE八成沒差 因為你什麼都要會

germun08/31 23:26不是搞不清楚 是老闆要你做什麼就做什麼 當然一人當多人用

a15975309/01 14:09日本?

breccia09/01 21:56DS-統計/ML/DL訓練模型要強 理論強. DA-資料分析/視覺化

breccia09/01 21:56講故事 幫助決策. DE-infra 大數據Data Lake, pipeline.

breccia09/01 21:56MLE-ML的infra, MLOps, 也要懂ML/DL, 將DS開發的模型部署

breccia09/01 21:56上線

QUINY09/02 01:49雖然我是DS 但在公司其實是一條龍全包 什麼都要會 台灣企業

QUINY09/02 01:49九成九一人當萬人用

GoalBased09/02 20:22朋友之前在這家好像180~250 一天工作4h

GoalBased09/02 20:22推錯偏了= =

cmelo151509/04 07:51推breccia大 簡單好懂

alice7822609/07 15:55看看版上backprog BI和大數據的文章吧，個人覺得比較

alice7822609/07 15:55符合實際情況

allen6352109/14 01:02看JD 台灣每家公司對DA的認定範圍很寬 有的只是excel

allen6352109/14 01:02拉一拉數字 有的要建模或是要做DE的東西